# Azure/pixel\_level\_land\_classification

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Azure/pixel\_level\_land\_classification, dépôt open source à 281 étoiles sur GitHub. Carte Alpha de RepoMasters. Tutorial demonstrating how to create a semantic…

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [Azure](https://repo.masters-masters.com/owners/Azure) |
| Étoiles | 281 |
| Forks | 96 |
| Langage | [Jupyter Notebook](https://repo.masters-masters.com/languages/jupyter-notebook) |
| Licence | MIT |
| Création | 2018 |
| Sujets | neural-networks, image-classification, image-segmentation, geospatial-data, geospatial-analysis, land-cover, land-use, cntk, cntk-model, azure-batchai |
| Rang | [Alpha (250 à 699 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/b_movie) |
| Voir sur GitHub | [Azure/pixel\_level\_land\_classification](https://github.com/Azure/pixel_level_land_classification) |

## Fiche du dépôt

Tutorial demonstrating how to create a semantic segmentation (pixel-level classification) model to predict land cover from aerial imagery. This model can be used to identify newly developed or flooded land. Uses ground-truth labels and processed NAIP imagery provided by the Chesapeake Conservancy.

Archivé : ce dépôt n’évolue plus

Rang des dépôts qui ont 250 à 699 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 20 %. Rareté : Peu commune.

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Données : GitHub · Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage.